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08 Jul 2024 | 4 minutos • Ferramentas

Control Chart do Jira

Como ler o gráfico

Ingrid Machado

Ingrid Machado

Engenheira de computação, especialista em engenharia de software. Autora deste querido blog.

Image de capa do post Control Chart do Jira
Foto de Kelly Sikkema, via Unsplash

Dentro do Jira, existem diversos relatórios que podem ser usados para analisar o desempenho do time. Um dos que costumo usar para fazer o acompanhamento semanal de métricas é o Control Chart. Com ele, é possível coletar métricas de Lead Time e Cycle Time, observar os outliers e prever o desempenho futuro.

Nesse post, vou compartilhar os dados que são exibidos pelo relatório e como podemos fazer a leitura do gráfico.

Dados do Control Chart

O Control Chart é um relatório que apresenta alguns números na parte superior, com um gráfico que representa a distribuição dos itens que estão no board do time e uma seção para configurar o que é exibido.

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Exemplo de Control Chart preenchido

O relatório exibe de forma direta a média, mediana, tempo mínimo e tempo máximo. Na imagem de exemplo, o gráfico mostra os seguintes valores:

O gráfico exibe a linha do tempo no eixo x e o número de dias decorridos (tempo do ciclo) no eixo y. Dentro da área do gráfico, temos os seguintes dados:

Outras métricas que podem ser extraídas

Duas métricas que podem ser extraídas desse gráfico são o Lead Time e o Cycle Time:

Para extrair essas duas métricas, basta configurar o gráfico de acordo com as colunas que representam esses momentos. No meu caso, eu tenho a seguinte configuração:

Note que as colunas do Jira também podem ser chamadas de status.

Configurando o relatório para exibir qualquer uma dessas métricas, é possível usar o valor exibido como média para comparação. A imagem de exemplo está configurada para exibir dados a partir do status In Progress, então podemos considerar que o Cycle Time do exemplo é de 1 semana, 13 horas e 51 minutos.

Quando os itens estão aparecendo no gráfico fora da área azul (desvio padrão), podemos considerá-los outliers. Ou seja, são itens que desviam do padrão das entregas do time e bons candidatos para análise. Assim, é possível identificar possíveis gargalos dentro do processo de desenvolvimento.

Se o gráfico mostra a média móvel caindo, temos um indicativo de que a produtividade do time está aumentando. Usar essas informações para entender a tendência de desempenho do time pode ser um ótimo guia para entender quais melhorias precisam ser feitas dentro do time ou quais processos e boas práticas precisam ser mantidos.

E se a área em azul vai ficando mais estreita, o gráfico indica que estamos tendo mais previsibilidade sobre o trabalho do time. O que significa que podemos aumentar o nível de confiança nos dados apresentados e fazer melhores acordos baseados nas métricas colhidas nesse relatório.


Entender o que o relatório apresenta e como interpretar esses dados é o primeiro passo para conseguir usar o Control Chart de forma efetiva. Confesso que, num primeiro momento, ele me pareceu um gráfico simples e que não iria me ajudar tanto a interpretar o desempenho do time. Mas, conforme avanço na minha avaliação do que o Control Chart apresenta e no que os dados estão me indicando, consigo ver o quanto as informações contidas nele são valiosas.

Outro ponto importante é que eu estava usando o Nave, mas, como a licença ainda não foi renovada, precisei me adaptar para seguir acompanhando as métricas do time. Descrevo nesse post como faço o acompanhamento semanal de métricas e, até o momento, ele está todo baseado nas informações apresentadas pelo Control Chart. A cada novo vídeo, vou abrindo mais os detalhes da análise para o time e explicando o que cada nova informação significa.

Grande parte da análise é um conhecimento que quem estudou estatística já conhece de cor. Caso você tenha dificuldade em entender alguns dados, recomendo que estude o básico dessa área para que as informações façam mais sentido.

Espero que ter explicado o Control Chart tenha te ajudado a entender como ele pode te ajudar.

Até a próxima!

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